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Nature Communications | 浙大团队发表PID控制器加速人工智能优化训练最新成果

研之成理 2024-12-05 18:49

文章摘要

浙江大学控制学院许超教授、蔡声泽研究员团队联合数学学院刘康生教授团队在《自然·通讯》发表研究论文，提出了一种名为PIDAO的受控加速优化算法，用于深度学习的训练。该研究通过将闭环反馈控制与优化算法结合，创新性地将控制科学中的PID反馈控制律应用于深度学习优化过程，显著提高了训练精度和收敛速度。PIDAO算法通过融合当前、历史和未来的梯度信息，增强了优化过程的稳定性和探索能力。该研究不仅加速了深度学习模型的训练，还为控制理论与深度学习的交叉研究提供了新思路。

Nature Communications | 浙大团队发表PID控制器加速人工智能优化训练最新成果

查看文献： Accelerated optimization in deep learning with a proportional-integral-derivative controller
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